Como menciona o especialista da área Rodrigo Balassiano, o uso de analytics na originação tem revolucionado a forma como os fundos estruturados selecionam e avaliam os ativos que compõem suas carteiras. Com a digitalização e a expansão das bases de dados, tornou-se possível aplicar técnicas analíticas avançadas para identificar oportunidades com maior precisão, reduzir riscos e melhorar a eficiência das operações. A aplicação de analytics na originação permite aos gestores agir com mais assertividade, antecipar tendências e construir estruturas mais robustas e rentáveis.
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Como o uso de analytics na originação impacta a seleção de ativos em fundos estruturados?
O uso de analytics na originação permite que os gestores de fundos estruturados realizem uma análise mais profunda e granular dos ativos antes de incorporá-los às suas carteiras. Isso inclui a avaliação do histórico de crédito, a identificação de padrões de inadimplência e a projeção de fluxos futuros com base em modelos estatísticos e algoritmos preditivos. Dessa forma, é possível selecionar ativos com maior potencial de retorno e menor risco associado, aumentando a eficiência da alocação de capital.

Além disso, ferramentas de analytics facilitam a segmentação dos ativos por critérios como região, setor econômico, perfil do devedor e comportamento histórico. Segundo Rodrigo Balassiano, isso contribui para uma diversificação mais estratégica, respeitando as diretrizes regulatórias e os objetivos do fundo. Ao cruzar múltiplas fontes de dados — como sistemas bancários, birôs de crédito e plataformas digitais — os gestores conseguem tomar decisões com base em informações mais confiáveis e atualizadas.
Outro benefício importante está na capacidade de realizar análises em tempo real, permitindo ajustes dinâmicos na originação conforme as condições de mercado mudam. Isso torna os fundos mais ágeis e responsivos, com maior capacidade de competir em ambientes voláteis. A inteligência analítica, portanto, deixa de ser apenas uma ferramenta de suporte e passa a integrar o núcleo estratégico da gestão de fundos estruturados.
Quais tecnologias de analytics são mais utilizadas na originação de ativos?
Entre as tecnologias mais utilizadas no uso de analytics na originação, destacam-se os modelos de machine learning e inteligência artificial (IA), que conseguem identificar padrões ocultos em grandes volumes de dados. De acordo com o especialista Rodrigo Balassiano, esses modelos ajudam a prever o desempenho futuro de determinados ativos com base em correlações históricas e variáveis de risco. Com isso, é possível otimizar a seleção de recebíveis em FIDCs, por exemplo, ou antecipar oscilações em carteiras estruturadas.
Outra ferramenta relevante é o uso de algoritmos de credit scoring customizados, que vão além das pontuações tradicionais e consideram variáveis adicionais, como comportamento digital, histórico de relacionamento com a empresa originadora e indicadores macroeconômicos. Esses modelos proporcionam uma visão mais realista do risco de crédito envolvido, o que reduz inadimplência e melhora a qualidade da carteira.
Quais são os ganhos práticos e estratégicos para os fundos estruturados?
Os fundos estruturados que adotam analytics na originação tendem a apresentar melhor desempenho em termos de risco-retorno. A redução da inadimplência, o aumento da previsibilidade de fluxos e a maior agilidade na composição de carteiras geram impactos diretos na rentabilidade dos cotistas. Além disso, a sofisticação analítica permite a construção de estruturas mais resilientes a choques econômicos e mudanças regulatórias.
No plano estratégico, o uso intensivo de dados fortalece a reputação do fundo no mercado. Investidores institucionais e family offices valorizam gestoras que demonstram controle rigoroso sobre os critérios de seleção e monitoramento dos ativos. Como destaca Rodrigo Balassiano, isso amplia o potencial de captação e fidelização de cotistas, além de facilitar a obtenção de ratings favoráveis junto às agências classificadoras de risco.
Por fim, a incorporação de analytics também favorece a inovação no desenvolvimento de produtos estruturados. Gestoras podem lançar fundos com temáticas específicas, adaptados a nichos de mercado previamente mapeados por meio de dados. Essa capacidade de antecipar demandas e desenhar soluções sob medida representa uma vantagem competitiva relevante em um setor cada vez mais técnico e orientado por dados.
Autor: Astranis du Fae